CN110033348A - 业务数据的存储、核对方法和装置 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供业务数据的存储、核对方法和装置。在业务数据的存储过程中，利用预先确定的分组算法处理业务标识，来获取业务的两级分组信息，该分组信息包括在第一分组下的第一组标识，以及第二分组下的第二组标识，并按照第一组标识和第二组标识存储业务数据。而在和对业务生成过程中，针对第一分组下的一个具体分组，先对该分组的业务数量是否能够引起大事务进行检测，并根据检测结果生成核对事务。这样，在不能引起大事务时，以第一分组中的组标识为依据生成核对事务，在可能引起大事务的情况下，以第一分组中的组标识对应的各个子分组的子分组标识为依据生成核对事务。该实施方式可以避免大事务的形成，提高数据库性能的稳定性。

Description

业务数据的存储、核对方法和装置

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及针对一个应用，通过计算机存储业务数据、生成业务数据的核对事务的方法和装置。

背景技术

在很多事务处理过程中，往往需要多个业务方分别记录资源数据，并相互核对验证。例如，在对账事务中，通常需要将用户的入账流水(如商户)与出账流水按照某个维度(如订单号)进行金额、方向、笔数等信息进行核对，在这些信息核对成功后，还可以更改已核对的原始单据的状态，打上对应的核对标记。在数据表中的资源数据较大的情况下，可能引起大事务。例如，电商平台的对账事务，整个处理过程可能涉及对多张数据表的连接更新(join-update)操作，且为了保证这多张数据表的处理过程中的事务一致性，要在一个事务中对存储有这多张数据表的数据库进行提交。在业务量过大的情况下，可能引起数据库性能抖动甚至宕机，进而影响整个业务的正常进行。

因此，需要一种有效的解决方案，来避免大事务的形成，提高数据库性能的稳定性。

发明内容

本说明书一个或多个实施例描述的业务数据的存储、核对方法和装置，可以用于解决背景技术部分提到的一个或多个问题。

根据第一方面，提供了一种业务数据的存储方法，所述方法包括：

获取针对当前业务的当前业务标识；

利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息，其中，所述分组信息包括预定的多个第一分组对应的各个组标识中的第一组标识，以及预定的多个第二分组对应的各个组标识中的第二组标识，各个第一分组分别被所述多个第二分组划分成多个子分组；

基于所述分组信息，存储所述当前业务对应的业务数据。

在一个实施例中，所述分组算法包括第一分组算法和第二分组算法；以及所述利用预设的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息包括：

利用第一分组算法处理所述当前业务标识确定所述第一组标识；

利用第二分组算法处理所述当前业务标识或所述第一组标识确定所述第二组标识。

在一个实施例中，所述利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息包括：确定所述当前业务标识中的各个字符的各个ASCII码；对所述各个ASCII码求和；用所述和对所述多个第一分组的组数取模，并将取模结果作为所述第一组标识；或者

用所述和对所述多个第二分组的组数取模，并将取模结果作为所述第二组标识。

在另一个实施例中，所述利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息包括：确定所述当前业务标识与预先定义的小于1的正数A的乘积；用所述乘积的小数部分与所述多个第一分组的组数相乘并取相乘结果的整数部分，作为所述第一组标识；或者，

用所述乘积的小数部分与所述多个第二分组的组数相乘并取相乘结果的整数部分，作为所述第二组标识。

在又一个实施例中，所述利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息包括：对所述当前业务标识中的各个字符对应的数值进行平方，取各个平方值的中间预定位数进行组合得到组合值；用所述组合值对所述多个第一分组的组数取模，并将取模结果作为所述第一组标识；或者

用所述组合值对所述多个第二分组的组数取模，并将取模结果作为所述第二组标识。

根据第二方面，提供一种核对事务的生成方法，所述核对事务用于针对第一业务数据库和第二业务数据库中的业务数据进行核对，所述第一业务数据库包括第一业务方通过如第一方面所述的方法存储的多条第一业务数据，所述第二业务数据库包括第二业务方通过如第一方面所述的方法存储的多条第二业务数据，所述多条第一业务数据中与所述多条第二业务数据中相对应的业务数据具有相同的业务标识；所述方法包括：

从多个第一分组对应的各个组标识中获取第一核对组标识；

确定所述第一业务数据库中与所述第一核对组标识对应的业务数据条数；

检测所述业务数据条数是否大于预先确定的单事务数量阈值；

根据检测结果，生成核对事务，以对所述第一业务数据库和所述第二业务数据库中具有所述第一核对组标识的业务数据进行核对。

根据一方面的实施例，在所述业务数据条数不大于所述单事务数量阈值的情况下，所述根据检测结果，生成核对事务包括：

分别从所述第一业务数据库和所述第二业务数据库抽取所述第一核对组标识对应的全部业务数据，生成第一核对事务，以对对应于所述第一核对组标识的全部业务数据进行核对。

根据另一方面的实施例，在所述业务数据条数大于所述单事务数量阈值的情况下，所述根据检测结果，生成核对事务还包括：

从多个第二分组对应的各个组标识中获取第二核对组标识；

从所述第一数据库和所述第二数据库中分别抽取与所述第一核对组标识、所述第二核对组标识都对应的业务数据，生成核对事务，以对所述第一核对组标识对应的业务数据中，同时与所述第二核对组标识对应的业务数据进行核对。

根据第三方面，提供一种业务数据的存储装置，所述装置包括：

获取单元，配置为获取针对当前业务的当前业务标识；

分组单元，配置为利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息，其中，所述分组信息包括预定的多个第一分组对应的各个组标识中的第一组标识，以及预定的多个第二分组对应的各个组标识中的第二组标识，各个第一分组分别被所述多个第二分组划分成多个子分组；

存储单元，配置为基于所述分组信息，存储所述当前业务对应的业务数据。

根据第四方面，提供一种核对事务的生成装置，所述核对事务用于针对第一业务数据库和第二业务数据库中的业务数据进行核对，所述第一业务数据库包括第一业务方通过第三方面所述的装置存储的多条第一业务数据，所述第二业务数据库包括第二业务方通过如第三方面所述的装置存储的多条第二业务数据，所述多条第一业务数据中与所述多条第二业务数据中相对应的业务数据具有相同的业务标识；所述装置包括：

控制单元，配置为从多个第一分组对应的各个组标识中获取第一核对组标识；

确定单元，配置为确定所述第一业务数据库中与所述第一核对组标识对应的业务数据条数；

检测单元，配置为检测所述业务数据条数是否大于预先确定的单事务数量阈值；

生成单元，配置为根据检测结果，生成核对事务，以对所述第一业务数据库和所述第二业务数据库中具有所述第一核对组标识的业务数据进行核对。

根据第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述第一方面或第二方面的方法。

根据第六方面，提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现上述第一方面或第二方面的方法。

通过本说明书实施例提供的业务数据的存储、核对方法和装置。在业务数据的存储过程中，利用预先确定的分组算法处理业务标识，来获取业务的两级分组信息，该分组信息包括在第一分组下的第一组标识，以及第二分组下的第二组标识，并按照第一组标识和第二组标识存储业务数据。而在和对业务生成过程中，针对第一分组下的一个具体分组，先对该分组的业务数量是否能够引起大事务进行检测，并根据检测结果生成核对事务。这样，在不能引起大事务时，以第一分组中的组标识为依据生成核对事务，在可能引起大事务的情况下，以第一分组中的组标识对应的各个子分组的子分组标识为依据生成核对事务。如此，可以避免大事务的形成，提高数据库性能的稳定性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1示出本说明书实施例的应用场景示意图；

图2示出根据一个实施例的业务数据的存储流程图；

图3示出根据一个实施例的核对事务的生成流程图；

图4示出根据一个实施例的业务数据的存储装置的示意性框图；

图5示出根据一个实施例的核对事务的生成装置的示意性框图。

具体实施方式

下面结合附图，对本说明书提供的方案进行描述。为了便于说明，结合图1示出的本说明书实施例的一个具体适用场景及存在的技术问题进行说明。

可以理解，在各种业务中，往往涉及多个业务方的交互。这些业务交互，例如资源转移，通常产生多次转入/转出记录，这些记录通常称为流水。在图1示出的应用场景中，称为资源流水。根据不同场景下所针对的资源不同，资源流水对应的业务方以及记录主体也不同。例如，用户的银行卡流水，是用户通过银行卡进行存入、取出、网络转账等产生的金钱变更记录，其可以通过业务方—银行通过服务器进行记录。在网络支付过程中，通常不仅涉及一个业务方。例如，当用户通过某个电商平台进行银行卡支付时，就会产生两个作为记录主体的业务方，即电商平台和银行卡所属管理银行。这就可能产生两个业务方记录的数据不一致的情况。这种情况下，除了业务方自身的资源流水核对外，还可以针对不同业务方记录的资源流水相互核对，以进行验证。在业务方对资源流水数据进行记录时，可以选择相同的业务标识进行记录，例如交易流水的流水标识(如流水号)。该业务标识是与业务本身相关的共同识别的标识，而不是某个业务方自己的业务标识(如银行受理流水)。

图1示出的场景分为两个阶段。

第一个阶段是资源流水数据的存储。假设一个业务方A(如某电商平台)对应数据库A，另一个业务方B(如结算银行)对应数据库B。当一条资源流水产生时，根据该资源流水的业务标识，业务方A对应的数据库A中，产生一条关于该业务标识的记录，同时，业务方B对应的数据库B中也产生一条对应的数据记录。

第二个阶段是资源流水数据的核对。如图1所示，计算平台产生资源流水的核对事务，在核对事务中，计算平台可以分别从数据库A和数据库B按业务标识抽取多条资源流水进行核对。例如对资源流水中的资源数量(如金额)、转移方向(转出方和接收方)、转移笔数等等进行比较、核对。核对完成时可以产生核对结果，并根据核对结果调整数据库A和/或数据库B中的数据。例如，核对无误时，为原始单据加上核对标记等。

为了保证数据的一致性，一个核对事务对数据库进行一次事务提交。为了避免提交过程中由于数据库中的数据量过大引起的数据库性能下降，常规技术中可以通过以下方案进行操作。

方案一，分库分表，即，将原来存放在单表中的数据通过一定的路由规则分别存放到多个数据库的多个同名数据表下，进行一次核对事务时，只从多个同名数据表中的单个表中获取数据并进行处理等，使事务内处理的数据量变小，从而避免大事务。这种方案虽然在一定程度上缓解了数据处理过程中的大事务问题，但由于分库分表是一种固定配置，即业务开展之前，路由规则及分表数量已经确定，那么：如果分表数量过多，单表数据量小，一次核对事务不会有大事务隐患，但核对事务变多，也会增加系统开销，造成数据库资源浪费；如果分表数量过少，一旦业务量增加，为了避免大事务就需要增加分表的数量，并根据新的路由规则迁移存量数据，费时费力。另一方面，分库分表方案下，如果路由规则无法保证数据分配是完全均匀的，仍然可能出现某些分表数据量很小，而某些分表数据量过大的情况，此时，针对数据量过大的分表而言，大事务仍然是无法避免的。

方案二，排序分组算法，即，按照资源流水的落地顺序，通过固定间隔对资源流水数据进行分组。例如，取第1，N，2N，…，MN等序号依次作为各分组区间的上下边界值，将[1，N]区间内的资源流水数据作为1组，等等。一次核对事务，针对一个区间内的资源流水数据进行提交。这种方法每个事务内的数据量大小可控，但由于是对流水数据的全量排序，依赖于全量数据之间的顺序关系，一旦分组后数据发生变化(如掉单流水到达)，则需要重新进行分组，否则分组区间内的资源流水的数据量仍然可能过大引起大事务。而一旦重新分组，则已经分组进行的数据处理则将失效，需要重新进行，造成系统性能浪费。此外，如果两个业务方对资源流水的落地顺序一旦产生差异，则可能导致一次事务中抽取的数据不一致，从而无法完成事务或造成无效的核对结果。

以上方案或多或少存在一些问题。本说明书实施例提供一种新的方法，通过对业务数据的动态分组，来避免大事务问题。下面详细介绍相关技术方案。

如图2所示，示出了一个实施例的业务数据的存储的流程。该流程适用于在涉及多个业务方的业务中，记录业务数据的任意一个业务方，例如图1示出的场景中的数据库A对应的业务方A、数据库B对应的业务方B等。该流程具体通过具有一定计算能力的电子设备或数据处理平台(如图1示出的计算平台)执行。

图2示出的业务数据的存储流程具体包括以下步骤：步骤22，获取当前业务的当前业务标识；步骤24，利用预先确定的分组算法处理当前业务标识，以确定资源变更业务的分组信息，其中，分组信息包括预定的多个第一分组对应的各个组标识中的第一组标识，以及预定的多个第二分组对应的各个组标识中的第二组标识，各个第一分组分别被多个第二分组划分成多个子分组；步骤26，基于分组信息，存储当前业务对应的业务数据。

首先，在步骤22中，获取当前业务的当前业务标识。可以理解，在业务产生时，可以通过业务标识来对该次业务进行标记。该业务标识例如是业务流水号等。业务标识与所产生的业务(如资源转移业务等)可以唯一对应。更具体而言，通过一个业务标识可以准确确定对应的业务，一个业务仅对应一个业务标识。

其中的当前业务根据应用场景描述不同的业务。例如，在线下购物的场景中，上述业务可以是支付业务，对应的业务标识可以是支付流水号。具体支付过程可以通过现金、第三方支付平台(如POS机、微信支付平台、支付宝支付平台)等实现。以通过POS机支付为例，支付业务涉及的业务方可以包括商家、POS机对应的结算银行等等。在支付发生时，产生诸如支付流水号之类的业务标识。而一些场景下，上述业务还可以包括多个子业务，这些子业务都可以通过相同的业务标识记录。例如，某电商平台下的购物业务，其可以包括下单、支付等子业务，而这些子业务中都可以将订单号作为业务标识。其中涉及的业务方可以包括商家、电商平台、支付平台(如银行卡关联的银行、支付宝、微信等)。

接着，在步骤24中，利用预先设置的分组算法处理当前业务标识，以确定当前业务标识的分组信息。可以理解，业务标识与资源变更业务唯一对应，因此，可以通过业务标识对相应的资源变更业务进行分组。其中分组的过程可以通过预先确定的分组算法实现。

为了使得对资源变更业务的分组数量能够动态适应性调整，在本步骤24中，将资源变更业务进行两个级别的分组。首先分成N个第一分组，在这N个第一分组的每个分组下，分别设置M个第二分组作为第一分组的子分组。

表1 业务分组示意

如表1所示，对于“57974836590”条业务，进行两级分组。第一级分组称为第一分组。第一分组中各组的组标识分别为0、1……N-1，共N个，其中N是正整数。第一级分组下，又包括多个第二级分组，称为第二分组，用于将各个第一分组分别划分为多个子分组。第二分组的组标识包括0、1……M-1，共M个，其中M为正整数。表1中，M＝3。其中，M和N的具体值可以预先设定。例如，M可以根据经验值中的业务数量和单事务数量阈值(如10万条)来确定，如，M为1～1.5倍的(业务数量/单事务数量阈值)。第二分组的单个组中的业务数量可以不大于单事务数量阈值，则N可以由业务突增情况下的业务数量的经验值或基于大数据的预测值来确定，如，N为业务突增情况下的业务总数量/(M×N)≤单事务数量阈值。值得说明的是，一个第一分组对应的业务数量，是其下的多个第二分组对应的业务数量之和。换句话说，第一分组被第二分组划分成了多个子分组。

针对一个具体的业务标识而言，可以先确定第一分组中的第一组标识，再按照第一组标识确定其在第一组标识对应的分组下的第二分组(子分组)，也可以分别确定第一分组中的第一组标识和第二分组中的第二组标识。这样，在第一组标识对应的分组下的业务数据条数不超过设定单事务数量阈值的情况下，将第一组标识对应的全部业务数据整体作为一个组，在第一组标识对应的分组下的业务数据条数超过设定单事务数量阈值的情况下，将第一组标识对应的业务数据按照第二分组下的各个组标识拆分为M个子分组，从而，动态适应性调整业务数据一个分组下的业务数据数量。

另一方面，如前所述，如果按照业务标识的顺序来对资源转移业务分组，则受到全量数据的业务顺序的影响，因此，在该步骤24中，为了使得分组不受业务顺序的影响，具体的分组信息，亦即分到第一分组下的哪个组，以及第一组下的哪个子分组(第二分组)，可以利用分组算法对业务标识进行计算确定。这样，在所确定的分组信息中，可以包括多个第一分组对应的各个组标识中的第一组标识，以及预定的多个第二分组对应的各个组标识中的第二组标识。

根据一个可能的设计，业务标识由数字组成，组标识通过从0开始的数字表示，分组算法可以是按照当前业务标识对第一分组或子分组的组数进行取模，根据取模结果确定当前资源转移业务对应的第一组标识或第二组标识。在可选的实现方式中，分组算法还可以将第一组标识对其对应的子分组数量取模，来确定当前业务标识对应的第二组标识。

作为示例，以第一分组组数N为例，假设N＝50，当前业务标识为“201902191530688”，则当前业务标识对N取模的值为38，即，当前业务标识对应第一组标识“38”。可以理解，此时，第一组标识的取值范围为0～49。进一步地，可以用“38”对子分组数量M＝3进行取模，得到“2”，则确定当前业务标识对应的第二组标识“2”。或者，利用“201902191530688”对子分组数量M＝3进行取模，得到“1”。此时，第二组标识的取值范围为0～2。第一组标识“38”和第二组标识“2”或“1”构成当前业务标识为“201902191530688”的分组信息。

可以看出，在上面的设计中，如果业务标识按顺序排列，则多个业务标识会较均匀地对应到各个组。然而，这种情况下，也有可能出现取模的值一直侧重于几个固定值的情况。例如，业务标识按照时间秒数下的订单排序，如2019年02月19日15时36分03秒下的订单包括2019021915360300-2019021915360328，如果1秒内的订单数较少，则有可能一直重复靠前的分组数，如取模结果为00-30的概率较大，取模结果为41-50的概率较小，仍然会出现分布不均的情况，导致个别分组内的大事务。因此，根据另一个可能的设计，分组模型可以包括散列算法(如哈希算法等)。具体地，散列算法是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。将计算得到的散列值作为分组依据，随机性更大，或者说，获取的分组标识对业务标识本身产生顺序的依赖性更小。

在一种实现中，上述散列算法可以是ASCII码(American Standard Code forInformation Interchange，美国信息交换标准代码)求和取模。可以先对业务标识的每一位字符，获取其ASCII码，然后对业务标识的各个字符对应的ASCII码求和，用得到的和对分组数量取模。取模结果可以对应到第一组标识。这样，通过ASCII码的转换和求和，消除了业务标识生成规则和顺序的影响。同时，不管业务标识是数字、字符、字母或其任意组合，都可以方便地计算分组。

在另一种实现中，上述散列算法可以是乘法取整。这种方法先定义(或随机确定)一个常数A(0<A<1)，将当前业务标识乘以该常数A，并获取乘积的小数部分，然后用分组数(如前述的N)乘以该小数部分后取结果的整数部分。这样，得到的整数是大于等于0，小于分组数的值。该整数可以对应到第一分组中的第一组标识。值得说明的是，如果业务标识中包含数字之外的其他字符，还可以转换成ASCII码、二进制数等数字形式，来使用该方法。

在又一种实现中，上述散列算法还可以是平方取中。例如，对当前业务标识进行平方后，取中间预定位数作为散列值。再例如，对当前业务标识中各个字符对应的数字分别进行平方，取平方值的中间一位或多位数字，作为散列值。这种方法通过平方扩大业务标识的差别，所取的中间一位或多位与乘数的每一位相关，由此产生的散列值分布较为均匀。在上述散列值位数较少的情况下，可以将散列值对应到第一组标识。在散列值位数较多的情况下，还可以用散列值对分组数(如前述的N)取模，得到对应的第一组标识。

在更多实现中，还可以通过更多的散列算法确定分组信息，在此不再赘述。值得说明的是，上述实现中仅仅列出了确定第一组标识的方法，第二组标识可以利用相似的方法获取，也可以利用第一组标识对第二分组数量(如前述的M)取模获取，本说明书对此不做限定。

接着，在步骤26，基于上述分组信息，存储当前资源变更业务对应的业务数据。其中，这里的业务数据可以包括上述业务标识，以及业务发生过程中产生的各种相关数据，例如订单中的商品数量、商品金额、支付时间、支付流水号等等。这些业务数据可以被标注上上述分组信息中的第一组标识和第二组标识，存储到相关数据库的相关数据表中。这些业务数据还可以按照第二组标识作为第一组标识的下级组标识进行存储。这些业务数据也可以以第一组标识为主键key，业务数据为键值(value)进行存储，在此不作限定。

值得说明的是，为了区分，可以将确定第一组标识的分组算法称为第一分组算法，将确定第二组标识的分组算法称为第二分组算法。根据以上描述，利用第一分组算法处理当前业务标识可以确定第一组标识，利用第二分组算法处理当前业务标识或第一组标识可以确定第二组标识。第一分组算法和第二分组算法可以一致，也可以不一致。为了保证业务数据均匀地分布在各个组中，第一分组算法和第二分组算法可以采用相互不同的散列算法，例如，第一分组算法为ASCII码求和取模，第二分组算法为乘法取整，等等。

可以理解，在涉及多个业务方的业务中，每个业务方都可以利用图2示出的流程将业务数据存储在对应的数据库中。在相关业务中，各个业务方在步骤24中采用的分组算法通常是一致的。在核对阶段，可以从不同的业务方数据库中，抽取同一组业务数据生成一个核对事务进行核对。这样，由于分组过程的巧妙设计，可以有效避免核对事务中出现大事务。下面详细描述核对事务的生成过程。

请参考图3，示出了一个实施例的生成核对任务的流程。该流程的执行主体可以对应于业务涉及的任一个业务方，也可以对应第三业务方(例如对账机构等)，在此不作限定。该执行主体可以从前述的业务方对应的数据库中获取业务数据，以生成核对任务。

核对任务至少包括两个数据库，这里称为第一业务数据库和第二业务数据库。第一业务数据库中包括第一业务方通过图2所示的方法存储的第一业务数据(如结算机构的机构流水)，第二业务数据库包括第二业务方通过图2所示的方法存储的第二业务数据(如商家的入账流水)。核对任务可以主要参考一方数据库(如第一数据库)中的业务数据条数生成。

图3示出的流程包括以下步骤：步骤32，从多个第一分组对应的各个组标识中获取第一核对组标识；步骤34，确定第一业务数据库中与第一核对组标识对应的业务数据条数；步骤36，检测上述业务数据条数是否大于预先确定的单事务数量阈值；步骤38，根据检测结果，生成核对事务，以对第一业务数据库和第二业务数据库中具有第一核对组标识的业务数据进行核对。

首先，在步骤32中，从多个第一分组对应的各个组标识中获取第一核对组标识。如前所述，第一业务数据库和第二业务数据库在存储业务数据的时候，以第一分组为主，第一分组中各个组被第二分组划分成的子分组为辅，因此，在生成核对事务时，先从第一分组对应的各个组标识开始。第一核对组标识，可以是第一分组中对的任意一个组标识。该第一核对组标识可以是指定的起始组标识，也可以是当前轮到的组标识。可以理解，该第一核对组标识还可以对应多个第二分组中的组标识，该第二分组中的组标识也可以理解为第一核对组标识的子分组标识。

接着，在步骤34，确定第一业务数据库中与第一核对组标识对应的业务数据条数。该步骤中，可以对第一核对组标识对应的业务数据条数进行统计。可以理解，第一核对组标识对应的业务数据条数也可以在步骤32之前预先统计，在本步骤34中，直接获取该业务数据条数即可。

以表1作为示例，假设步骤32中获取的第一核对组标识为“0”，则第一业务数据库中与该第一核对组标识对应的业务数据条数为“36435”。假设步骤32中获取的第一核对组标识为“1”，则第一业务数据库中与该第一核对组标识对应的业务数据条数为“36061”……

接着，在步骤36中，检测上述业务数据条数是否大于预先确定的单事务数量阈值。其中，单事务数量阈值，是一个事务最多处理的业务数据的数量。该单事务数量阈值可以根据经验确定的一个值，目的是限定单次事务的数据量，以免造成大事务。仍以表1作为示例，假设步骤34中确定的业务数据条数为“36435”。假设单事务数量阈值为10万，通过检测，第一业务数据库中与当前组标识对应的业务数据条数不大于单事务数量阈值。也就是说，将第一核对组标识为第一分组中的“0”的分组放在一个事务里面处理不会造成大事务。而如果单事务数量阈值为2万，则当前组标识为“0”对应的业务数据条数大于单事务数量阈值。也就是说，将第一核对组标识“0”的分组放在一个事务里面处理会造成大事务。

在步骤38中，根据步骤36中的检测结果，生成核对事务。这里的核对事务，可以对第一业务数据库和第二业务数据库中具有第一核对组标识的业务数据进行核对。由步骤36可知，可以存在至少两种检测结果，一种检测结果是将第一核对组标识为第一分组中的“0”的分组放在一个事务里面处理不会造成大事务，另一种检测结果是会造成大事务。如此，根据不同的检测结果，也会有不同的生成核对事务的方案。

在一方面的实施例中，第一业务数据库中与第一核对组标识对应的业务数据条数不大于单事务数量阈值，则可以按照当前组标识分别从第一业务数据库和第二业务数据库抽取相应的业务数据生成第一核对事务。该第一核对事务可以对第一业务数据库和第二业务数据库中对应于第一核对组标识的全部业务数据进行核对。

仍以步骤34中的例子进行说明。单事务数量阈值为10万，通过检测，第一业务数据库中与当前组标识对应的业务数据条数不大于单事务数量阈值。此时，可以从第一业务数据库抽取与第一核对组标识“0”对应的“36435”条业务数据，同时，从第二业务数据库抽取与当前组标识“0”对应的“36435”条业务数据，生成第一核对任务。由于第一业务数据库和第二业务数据库中的业务数据通过相同的方法存储，存储过程中，同一个业务，根据同一个业务标识通过相同的分组算法确定的分组信息，如第一分组下的第一组标识和第二分组下的第二组标识，因此，在两个数据库中，当前组标识“0”对应“36435”条业务数据是一一对应的。在核对事务中，可以将这36436条业务数据按照业务标识等一一进行核对。当该第一核对事务提交时，可以接着将“1”作为第一分组中的核对组标识，重复步骤32、步骤34、步骤36、步骤38。

在另一方面的实施例中，如果步骤36中检测的业务数据量大于单事务数量阈值，则不能将当前组标识对应的业务数据放在一个事务进行处理。此时，可以将当前组标识对应的业务数据按照各个第二分组对应的各个组标识分为多个事务进行处理。

仍参考表1进行说明。假设单事务数量阈值为2万，则第一核对组标识“0”对应的业务数据条数大于单事务数量阈值。此时，可以依次获取第一核对组标识“0”对应的各个第二分组的第二核对组标识，来生成核对事务。其中，这里的第二核对组标识可以是第一核对组标识对应的任一个第二分组的组标识。

例如，先获取第二分组中的组标识“0”作为第二核对组标识，从第一数据库和第二数据库中分别抽取第一分组中组标识为“0”，第二分组标识“0”的“12173”条业务数据，生成第二核对事务。在该第二核对事务中，可以对这“12173”条业务数据进行核对。进一步地，在该第二核对事务提交后，进一步获取第一分组的组标识“0”对应的第二分组中的组标识“1”作为下一个第二核对组标识，重复本段描述的过程，生成下一个第二核对事务。直至针对第一分组的组标识“0”(第一核对组标识)对应的各个第二分组的组标识生成的核对事务都提交，可以接着将第一分组中的组标识“1”作为第一核对组标识，重复步骤32、步骤34、步骤36、步骤38。

回顾以上过程，在业务数据的存储过程中，利用预先确定的分组算法处理业务标识，来获取业务的两级分组信息，该分组信息包括在第一分组下的第一组标识，以及第二分组下的第二组标识，并按照第一组标识和第二组标识存储业务数据。而在和对业务生成过程中，针对第一分组下的一个具体分组，先对该分组的业务数量是否能够引起大事务进行检测，并根据检测结果生成核对事务。这样，在不能引起大事务时，以第一分组中的组标识为依据生成核对事务，在可能引起大事务的情况下，以第一分组中的组标识对应的各个子分组的子分组标识为依据生成核对事务。如此，动态调整业务数据的分组情况，可以避免大事务的形成，提高数据库性能的稳定性。

图4示出业务数据的存储装置，该装置400可以对应于业务中涉及的任一个业务方。该装置400可以包括：

获取单元41，配置为获取针对当前业务的当前业务标识；

分组单元42，配置为利用预先确定的分组算法处理当前业务标识，以确定当前业务的分组信息，其中，这里的分组信息包括预定的多个第一分组对应的各个组标识中的第一组标识，以及预定的多个第二分组对应的各个组标识中的第二组标识，各个第一分组分别被多个第二分组划分成多个子分组；

存储单元43，配置为基于分组信息，存储当前业务对应的业务数据。

在可能的设计中，分组单元42进一步包括：

第一分组模块，配置为利用第一分组算法处理当前业务标识确定第一组标识；

第二分组模块，配置为利用第二分组算法处理当前业务标识或第一组标识确定第二组标识。

其中，前述的分组算法包括以下中的至少一项散列算法：ASCII码求和取模、乘法取整、平方取中。

值得说明的是，图4所示的业务数据的存储装置400是与图2示出的方法实施例相对应的装置实施例，图2示出的方法实施例中的相应描述同样适用于装置400，在此不再赘述。

图5示出核对事务的生成装置，所生成的核对事务用于针对第一业务数据库和第二业务数据库中的业务数据进行核对，第一业务数据库包括第一业务方通过装置400存储的多条第一业务数据，第二业务数据库包括第二业务方通过另一个装置400存储的多条第二业务数据，多条第一业务数据中与多条第二业务数据中相对应的业务数据具有相同的业务标识。

该装置500可以包括：控制单元51，配置为从多个第一分组对应的各个组标识中获取第一核对组标识；

确定单元52，配置为确定第一业务数据库中与第一核对组标识对应的业务数据条数；

检测单元53，配置为检测业务数据条数是否大于预先确定的单事务数量阈值；

生成单元54，配置为根据检测结果，生成核对事务，以对第一业务数据库和第二业务数据库中具有第一核对组标识的业务数据进行核对。

在一方面的实施例中，在业务数据条数不大于单事务数量阈值的情况下，生成单元54进一步配置为：

分别从第一业务数据库和第二业务数据库抽取第一核对组标识对应的全部业务数据，生成第一核对事务，以对对应于第一核对组标识的全部业务数据进行核对。

在另一方面的实施例中，在业务数据条数大于所述单事务数量阈值的情况下，生成单元54还配置为：

从多个第二分组对应的各个组标识中获取第二核对组标识；

从第一数据库和所述第二数据库中分别抽取与第一核对组标识、第二核对组标识都对应的业务数据，生成核对事务，以对第一核对组标识对应的业务数据中，同时与第二核对组标识对应的业务数据进行核对。

值得说明的是，图5所示的核对事务的生成装置500是与图3示出的方法实施例相对应的装置实施例，图3示出的方法实施例中的相应描述同样适用于装置500，在此不再赘述。

根据另一方面的实施例，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行相应描述的方法。

根据再一方面的实施例，还提供一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现相应描述的方法。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种业务数据的存储方法，所述方法包括：

获取针对当前业务的当前业务标识；

利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息，其中，所述分组信息包括预定的多个第一分组对应的各个组标识中的第一组标识，以及预定的多个第二分组对应的各个组标识中的第二组标识，各个第一分组分别被所述多个第二分组划分成多个子分组；

基于所述分组信息，存储所述当前业务对应的业务数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分组算法包括第一分组算法和第二分组算法；以及

所述利用预设的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息包括：

利用所述第一分组算法处理所述当前业务标识确定所述第一组标识；

利用所述第二分组算法处理所述当前业务标识或所述第一组标识确定所述第二组标识。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息包括：

确定所述当前业务标识中的各个字符的各个ASCII码；

对所述各个ASCII码求和；

用所述和对所述多个第一分组的组数取模，并将取模结果作为所述第一组标识；或者

用所述和对所述多个第二分组的组数取模，并将取模结果作为所述第二组标识。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息包括：

确定所述当前业务标识与预先定义的小于1的正数A的乘积；

用所述乘积的小数部分与所述多个第一分组的组数相乘并取相乘结果的整数部分，作为所述第一组标识；或者，

用所述乘积的小数部分与所述多个第二分组的组数相乘并取相乘结果的整数部分，作为所述第二组标识。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息包括：

对所述当前业务标识中的各个字符对应的数值进行平方，取各个平方值的中间预定位数进行组合得到组合值；

用所述组合值对所述多个第一分组的组数取模，并将取模结果作为所述第一组标识；或者

用所述组合值对所述多个第二分组的组数取模，并将取模结果作为所述第二组标识。

6.一种核对事务的生成方法，所述核对事务用于针对第一业务数据库和第二业务数据库中的业务数据进行核对，所述第一业务数据库包括第一业务方通过如权利要求1所述的方法存储的多条第一业务数据，所述第二业务数据库包括第二业务方通过如权利要求1所述的方法存储的多条第二业务数据，所述多条第一业务数据中与所述多条第二业务数据中相对应的业务数据具有相同的业务标识；所述方法包括：

从多个第一分组对应的各个组标识中获取第一核对组标识；

确定所述第一业务数据库中与所述第一核对组标识对应的业务数据条数；

检测所述业务数据条数是否大于预先确定的单事务数量阈值；

根据检测结果，生成核对事务，以对所述第一业务数据库和所述第二业务数据库中具有所述第一核对组标识的业务数据进行核对。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，在所述业务数据条数不大于所述单事务数量阈值的情况下，所述根据检测结果，生成核对事务包括：

分别从所述第一业务数据库和所述第二业务数据库抽取所述第一核对组标识对应的全部业务数据，生成第一核对事务，以对对应于所述第一核对组标识的全部业务数据进行核对。

8.根据权利要求6所述的方法，在所述业务数据条数大于所述单事务数量阈值的情况下，所述根据检测结果，生成核对事务还包括：

从多个第二分组对应的各个组标识中获取第二核对组标识；

从所述第一数据库和所述第二数据库中分别抽取与所述第一核对组标识、所述第二核对组标识都对应的业务数据，生成核对事务，以对所述第一核对组标识对应的业务数据中，同时与所述第二核对组标识对应的业务数据进行核对。

9.一种业务数据的存储装置，所述装置包括：

获取单元，配置为获取针对当前业务的当前业务标识；

分组单元，配置为利用预先确定的分组算法处理所述当前业务标识，以确定所述当前业务的分组信息，其中，所述分组信息包括预定的多个第一分组对应的各个组标识中的第一组标识，以及预定的多个第二分组对应的各个组标识中的第二组标识，各个第一分组分别被所述多个第二分组划分成多个子分组；

存储单元，配置为基于所述分组信息，存储所述当前业务对应的业务数据。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述分组单元包括：

第一分组模块，配置为利用第一分组算法处理所述当前业务标识确定所述第一组标识；

第二分组模块，配置为利用第二分组算法处理所述当前业务标识或所述第一组标识确定所述第二组标识。

11.一种核对事务的生成装置，所述核对事务用于针对第一业务数据库和第二业务数据库中的业务数据进行核对，所述第一业务数据库包括第一业务方通过如权利要求9所述的装置存储的多条第一业务数据，所述第二业务数据库包括第二业务方通过如权利要求9所述的装置存储的多条第二业务数据，所述多条第一业务数据中与所述多条第二业务数据中相对应的业务数据具有相同的业务标识；所述装置包括：

控制单元，配置为从多个第一分组对应的各个组标识中获取第一核对组标识；

确定单元，配置为确定所述第一业务数据库中与所述第一核对组标识对应的业务数据条数；

检测单元，配置为检测所述业务数据条数是否大于预先确定的单事务数量阈值；

生成单元，配置为根据检测结果，生成核对事务，以对所述第一业务数据库和所述第二业务数据库中具有所述第一核对组标识的业务数据进行核对。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，在所述业务数据条数不大于所述单事务数量阈值的情况下，所述生成单元进一步配置为：

分别从所述第一业务数据库和所述第二业务数据库抽取所述第一核对组标识对应的全部业务数据，生成第一核对事务，以对对应于所述第一核对组标识的全部业务数据进行核对。

13.根据权利要求11所述的装置，在所述业务数据条数大于所述单事务数量阈值的情况下，所述生成单元还配置为：

从多个第二分组对应的各个组标识中获取第二核对组标识；

从所述第一数据库和所述第二数据库中分别抽取与所述第一核对组标识、所述第二核对组标识都对应的业务数据，生成核对事务，以对所述第一核对组标识对应的业务数据中，同时与所述第二核对组标识对应的业务数据进行核对。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-8中任一项的所述的方法。

15.一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-8中任一项所述的方法。